Repozytorium
Wyszukaj
Kolekcje
Inne
AQuaRef: machine learning accelerated quantum refinement of protein structures
Autorzy
Rok wydania
2025
Czasopismo
Numer woluminu
16
Strony
9224/1-9224/12
DOI
10.1038/s41467-025-64313-1
Kolekcja
Język
Angielski
Typ publikacji
Artykuł
Cryo-EM and X-ray crystallography provide crucial experimental data for obtaining atomic-detail models of biomacromolecules. Refining these models relies on library-based stereochemical data, which, in addition to being limited to known chemical entities, do not include meaningful noncovalent interactions. Quantum mechanical (QM) calculations could alleviate these issues but are too expensive for large molecules. Here we present a novel AI-enabled Quantum Refinement (AQuaRef) based on AIMNet2 machine learned interatomic potential (MLIP) mimicking QM at substantially lower computational costs. By refining 41 cryo-EM and 30 X-ray structures, we show that this approach yields atomic models with superior geometric quality compared to standard techniques, while maintaining an equal or better fit to experimental data. Notably, AQuaRef aids in determining proton positions, as illustrated in the challenging case of short hydrogen bonds in the parkinsonism-associated human protein DJ-1 and its bacterial homolog YajL.
Słowa kluczowe
Cryoelectron microscopy, Machine learning, Proteins
Licencja otwartego dostępu
Licencja na prawach której można swobodnie kopiować, rozprowadzać, zmieniać i remiksować objęty prawem autorskim utwór (Utwór-przedmiot prawa autorskiego) pod warunkiem podania imienia i nazwiska autora utworu pierwotnego oraz źródła pochodzenia utworu.
Pełny tekst licencji: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/pl/legalcode
Adres publiczny
Podobne publikacje
Discrimination of Rheumatoid and Psoriatic Arthritis Based on Raman and NIR Spectra Using Machine-Learning Algorithms
Cuprych Przemysław, Kokot Izabela, Szostak Roman, Kratz Ewa Maria, Mazurek Sylwester
The convergence of artificial and human intelligence in art authentication: a perspective on machine learning applications
Łydżba-Kopczyńska Barbara, Szwabiński Janusz, Spik Urszula, Iwanicka Magdalena, Targowski Piotr
Investigation of phase transitions in liquid crystal 12BBAA using window clustering of infrared spectra.
Osiecka-Drewniak Natalia, Czarnecki Mirosław A., Galewski Zbigniew